#060【区块链新知】区块链世界一个重要概念和公式

《从数字货币到信用社会》学习笔记:

书中有很多重要的概念,今天就讲一个我比较感兴趣的。

1、区块链里面有一个重要的概念就是币天销毁,什么是币天销毁呢?

币天销毁等于每笔交易的金额(币)乘以这笔交易的币在账上留存的时间(天),比如你花了一笔10天以前收到的100个比特币,那么这笔交易的币天销毁就是1000币天。累积就是所有交易的币天销毁求和。

一个人累积的币天=他的持币数*他的持币天数

币天销毁是指币发生转手的时候,他之前累积的币天被销毁了。

如果一个人买了1000个币,持有这个币10天;或者他买了100个币,持有这个币100天,那么他们的币天数都是10000天,如果他今天把所有的币都转手卖掉了,那么他的币天数1万天就销毁了,简称币天销毁。

为什么用币天销毁来计算币价比用每日交易量更加准确呢?

因为交易量可以作假,比如如果有人同时开通两个账户,把手里的币在两个账户之间来回倒卖,这样交易量会变得很大,但是呢,币天销毁的数量却没有变化,这样就把恶意刷单的数据给规避了,从而让数据更加准确。所以在数字货币交易市场中,币天销毁比交易量这个指标更能准确地反映市场的资金流动。

币天销毁这个概念可以应用到其他什么地方?

币天销毁可以解决刷评价问题,如果把币天销毁作为信用评价的重要权重,那么那些试图通过两个账户来回反复交易刷好评的行为就会被有效解决,当刷客进行刷单的时候,第一次评价是有效的,但是当进行第二笔交易的话,因为第一次评价没多久,所以币天的积累很小,所以对评价系统的贡献就小很多,最后刷单越多,对好评的贡献就越低,以至于忽略不计。

如果卖家用同一笔钱反复给自己刷好评,不管刷了多少次,最终效果和只刷一次的效果差不多,这样卖家就没有刷评价的动力了,从而减少了市场上的不公平竞争,同样的道理,那些恶意差评的职业差评师们,可能第一次差评效果还可以,但是之后给别人的差评就会没有效果,不会对店铺好评度造成什么恶劣影响。

BMAN的区块链模型学习笔记:

中国足球为什么一直不行呢?很多人可能会想出很多原因,比如天生的,或者腐败,足球场地太少,从小没有那么多中国人踢球等等。

《一万小时定律》里面提到顶尖的小提琴手是怎么练习的,不是每天演奏曲子,而是放慢动作,针对每一小段音符和基本功反复练习,很少有完整弹奏一个曲子的时候。中国足球过去训练的方法正好相反,每天进行大量的完整比赛,以赛带练,很少对基本功进行刻意练习。

为什么很多人写了几十年的日记,写作水平也没有多大提高?也是因为没有对写作的某个部分进行针对的刻意反复练习,直到熟能生巧,然后再练习另外一个部分,如果你每天不停的写完整的文章,这样写作水平可能提升的比较慢。这个也是我的问题。

就像很多人看了N多区块链白皮书,但是很少有一条自己的准确的分析套路。

金融领域有很多的投资分析模型,但是区块链领域现在还没有一套完善的思维模型。

不过,我发现大都会资本总结出来的一些模型还是很不错的,见面我进行一下简单介绍:

区块链的应用模型,主要包含5个必要条件和6个应用领域。

5个必要条件分别是:

确认信息成本高;

有意义的大规模共识;

数据线上化;

符合人性的经济学模型;

网络效应。

6个应用领域分别是:

资产区块链化、

共享经济、

区块链金融、

物联网、

数据经济、

创作激励。

V神提出了区块链的不可能三角模型,即区块链的技术系统,不可能同时满足高效、安全、去中心化三个特征,BMAN之后思考出这样一个问题:既然这三个参数成反比,是不是能找到一个模型让他们公式化,最后他提出一个公式:

区块链的系统效能等于一个常数除以系统的一致性以及系统的节点数。

既然不可能三角互为反比不可兼得,那么应该有一个公式,让他们三个变量乘在一起是一个常数。

不过这个常数至今没有答案,还在寻找之中。

这个常数如果找到,应用起来就会非常好用,可以指导很多人做区块链项目。

假设有人要做一个区块链项目,计算出来项目在区块链上运行,能够达到10000TPS,那么用找到的常数除以10000,就可以算出需要多少个节点比较合理,然后怎么去设计这个区块链系统,或者能够算出在21个节点的情况下,可以达到多少的TPS,是不是很实用,有了这个常数,一切都会变得简单清晰起来。很多不靠谱的项目直接套用公式就可以筛选出来,大大提高了区块链生态的效率。上期回顾:   #059【投资优先顺序】人们最应该投资什么?

(精选评论将获得大圣能量赞奖励)   

评论精选:

江明:短线大神换了一波又一波,确实如此。 唯有长线稳如泰山 屹立不倒,看看金马就是个很好的例子。 投资最重要的还是投资自己本身,看着好像见效慢,但复利效应不可小觑。

数字财富:投资是研究完项目之后作出的行为,投资是终生学习研究掌握的头等大事,遵循围棋落子无悔的原则,讲究技艺技巧方法。

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